Uma análise da infestação por plantas aquáticas utilizando imagens multiescala e redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Cruz, Narjara Carvalho da [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Cartografia; Redes neurais (Computação); Plantas aquaticas; Classificação de imagens; Redes Neurais Artificiais; Infestações de Plantas aquáticas; Image Classification; Artificial Neural Networks; Infestations of Aquatic Plants
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/88534

Nos últimos anos, infestações de plantas aquáticas em reservatórios estão sendo estudadas como um efeito do desequilíbrio causado pela poluição e represamento dos rios. A quantidade excessiva de plantas, conseqüente desse desequilíbrio, dificulta tanto a navegação como a produção de energia elétrica. Esse tipo de ocorrência, assim como a presença de algumas substâncias na água, provocam mudanças na radiância da mesma, registradas por sensores orbitais. Nesse sentido, técnicas de processamento e análise de dados de sensoriamento remoto podem se constituir em uma fonte complementar de dados e fornecer informações relacionadas ao grau de infestação de reservatórios. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo verificar a influência da resolução espacial de imagens multiespectrais na detecção e mapeamento de áreas infestadas por plantas aquáticas emersas em um reservatório de pequeno porte, através de utilização de procedimentos de análise multiescala e classificação supervisionada usando redes neurais artificiais. Para isso foram utilizadas imagens IKONOS multiespectrais (4 metros de resolução espacial) do reservatório de Salto Grande localizado na cidade de Americana- SP. Assim, foram geradas imagens multiescala, resultando em imagens de 8, 16 e 32 metros de resolução espacial. Na classificação das imagens, utilizando Redes Neurais Artificiais, os dados de entrada constituíram-se de imagens multiespectrais IKONOS (bandas 1, 2, 3 e 4), imagem de textura (banda do IVP), e uma imagem de índice de vegetação (NDVI). O procedimento metodológico adotado mostrou-se adequado para o mapeamento das variações espectrais da água e detecção das infestações por plantas aquáticas, nos vários níveis de resolução da imagem. Os resultados obtidos mostraram que a classificação pela rede neural, com os parâmetros...